一、传统数据建模面临的挑战

在大数据时代，传统的数据建模方法逐渐暴露出一些问题。传统数据建模通常基于历史数据，通过统计分析和数学模型来预测未来趋势。然而，随着数据量的爆炸式增长和数据类型的多样化，传统方法在处理实时数据、复杂关系和不确定性方面显得力不从心。

以某制造企业为例，该企业过去一直使用传统的数据建模方法来预测产品需求。但是，由于市场变化迅速，消费者需求多样化，传统模型的预测准确性越来越低。据统计，该企业传统模型的预测误差率高达30%，这给企业的生产计划和库存管理带来了很大的困扰。

二、智能预测的优势

智能预测是一种基于人工智能和机器学习技术的数据建模方法。它能够自动学习数据中的模式和规律，并根据这些模式和规律进行预测。与传统方法相比，智能预测具有以下优势：

• 能够处理大规模、多样化的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
• 具有更强的适应性和灵活性，能够根据数据的变化自动调整模型。
• 能够进行实时预测，及时响应市场变化。
• 能够提供更准确的预测结果，降低预测误差率。

观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其一站式智能分析平台观远BI在智能预测方面表现出色。观远BI打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程，支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。

三、传统分析与智能预测的对决案例

为了更直观地比较传统分析与智能预测的效果，我们以某金融机构为例进行了一项实验。该金融机构需要预测客户的信用风险，传统方法使用逻辑回归模型，而智能预测方法使用深度学习模型。

（一）问题突出性

在实验开始前，该金融机构使用传统的逻辑回归模型进行信用风险预测，预测准确率为70%。然而，随着金融市场的变化和客户数据的增加，传统模型的预测准确性逐渐下降，无法满足业务需求。

（二）解决方案创新性

针对这一问题，该金融机构决定采用观远数据的智能预测解决方案。观远BI利用深度学习技术，对客户的历史交易数据、信用记录、社交数据等进行分析，建立了一个更准确的信用风险预测模型。

（三）成果显著性

经过一段时间的运行，智能预测模型的预测准确率提高到了90%，比传统模型提高了20个百分点。这一结果不仅提高了金融机构的风险管理能力，还为其带来了更多的商业机会。

四、数据建模的未来趋势

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数据建模的未来趋势将呈现以下几个特点：

• 智能化：数据建模将越来越依赖于人工智能和机器学习技术，实现自动化、智能化的建模过程。
• 实时化：随着实时数据处理技术的发展，数据建模将能够实现实时预测和分析，及时响应市场变化。
• 个性化：数据建模将更加注重个性化需求，根据不同用户的需求和特点，提供个性化的预测和分析服务。
• 可视化：数据建模的结果将更加直观、可视化，方便用户理解和使用。

观远数据最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot。其中，BI Copilot结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛，这一创新功能将进一步推动数据建模的智能化和可视化发展。

五、总结

数据建模是企业决策的重要依据，传统分析方法在大数据时代面临着诸多挑战。智能预测作为一种新兴的数据建模方法，具有更强的适应性和准确性，能够帮助企业更好地应对市场变化。观远数据作为行业领先的数据分析与智能决策产品及解决方案提供商，其一站式智能分析平台观远BI为企业提供了全面、高效的数据建模和分析服务。未来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数据建模将朝着智能化、实时化、个性化和可视化的方向发展。

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